Учёные в восторге!!
Клауди Сайенс от Anthropic вышел менее недели назад, и открытые сообщества уже представили свои ответы.
Команда AI-исследователей, инкубированная YC, представила OpenScience — открытую альтернативу Claude Science.
Это универсальная AI-платформа для научных исследований, охватывающая весь цикл — от поиска литературы и генерации гипотез до кодирования экспериментов и написания статей, и она не привязана ни к одному производителю моделей.
DeepSeek, GLM, Claude, GPT… неважно, внутри или за пределами Китая — используйте любой, который вам нравится.
Кроме того, проект использует наиболее дружественный для разработчиков протокол Apache 2.0 и устанавливается всего одной командой.
Как только новость была опубликована, проект сразу же поднялся в тенденции X. Люди открыто говорят:
Вот так должен выглядеть научный ИИ. (Компания A: просто назови моё имя)
Claude Science хоть и мощный, но им нельзя воспользоваться...
Примерно пять дней назад Anthropic официально запустила Claude Science на закрытом мероприятии MIT Technology Review.
Это специализированная платформа для ученых, предоставляющая различные инструменты и пакеты программ, наиболее часто используемые исследователями.
Например, раньше научному сотруднику для проведения исследования нужно было искать литературу в PubMed, писать код в Jupyter, запускать статистический анализ с помощью R, подключаться к кластеру по SSH для отправки задач и использовать различные инструменты для создания графиков и написания статьи.
Переключение между десятками окон само по себе требует огромных усилий.
А Claude Science хочет поместить всё это на одну рабочую поверхность.
В частности, он выполнил несколько важных интеграций:
На уровне базы данных и инструментальной цепочки встроено более 60 соединителей научных баз данных и преднастроенных наборов навыков, охватывающих распространенные научные области, такие как геномика, анализ одноклеточных организмов, протеомика, структурная биология и хемоинформатика.
Задавайте вопросы естественным языком — профессиональный агент автоматически выполнит запросы по нескольким базам данных: UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, GEO, не требуя отдельного просмотра каждой из них.
Он также интегрирован с BioNeMo Agent Toolkit от NVIDIA и может напрямую подключаться к моделям в области биологических наук, таким как Evo 2, Boltz-2 и OpenFold3.
На уровне реализации он внедряет архитектуру многопагентной системы.
Главный агент отвечает за общее планирование, дочерние агенты параллельно выполняют различные задачи, а агент-рецензент специализируется на проверке фактов, например, проверке ссылок, верификации расчетов и выявлении потенциальных ошибок.
Сгенерированный результат — это не только текстовый вывод; он также нативно отображает 3D-структуры белков, треки геномного браузера и химические структуры.
Кроме того, каждая диаграмма сохраняет код генерации, среду выполнения, естественно-языковое описание и полную историю диалога.
В некоторых сценариях ученые могут напрямую изменить изображение одним предложением, а система автоматически перезапишет базовый код.
На уровне вычислительной мощности Claude Science может напрямую интегрироваться с вашей существующей лабораторной инфраструктурой.
Подойдут ноутбук, Linux-сервер или узел входа в HPC-кластер — подключайтесь по SSH или используйте аккаунт Modal для по требованию запуска облачных GPU, масштабируясь от одной карты до сотен карт.
Крупные наборы данных загружаются только один раз, чувствительные данные не покидают вашу систему, и только контекст, необходимый для каждого этапа анализа, отправляется в Claude.
Ранние участники закрытого тестирования уже предоставили несколько реальных примеров.
Нейробиолог из Института Аллена Жером Лекок создал с его помощью многопроцессную «вычислительную модель рецензирования», включающую около 20 пользовательских навыков, позволяющих субагентам читать тысячи научных статей, извлекать ключевые идеи и количественные данные, а затем постепенно генерировать обзоры по главам.
Давайте так скажем: раньше написание обзора занимало два года, а теперь у него уже около десяти —
Многие содержат более 100 страниц, и все ссылки проверены агентом Reviewer.
А Стивен Фрэнсис из Центра опухолей мозга UCSF использует его для молекулярно-эпидемиологических исследований глиом и анализа врожденных вариантов.
Он сказал, что Claude Science сократила время, необходимое для этого, в десять раз, и его команда независимо проверила результаты, подтвердив, что анализ быстрый и надежный.
С учетом оценки физика из Гарварда Мэтта Шварца в марте этого года относительно научных способностей ИИ, текущий уровень Claude примерно соответствует уровню студента второго года магистратуры.
Он опубликовал гостевую статью на официальном блоге Anthropic под названием «Vibe Physics: The AI Grad Student», в которой описал весь процесс написания теоретической физической статьи с помощью Claude Opus 4.5.
Тогда он дал следующий вывод:
Сейчас научные способности ИИ примерно соответствуют уровню студента второго года аспирантуры: он может работать и не устает, но каждый шаг требует контроля со стороны научного руководителя.
Это суждение позже было включено Anthropic в техническую документацию Claude Science в качестве точки корректировки позиционирования продукта.
Однако у Claude Science есть несколько жестких ограничений:
Поддерживается только macOS и Linux
Только для платных пользователей Pro/Max/Team/Enterprise
На платформе можно использовать только собственные модели Claude.
Эти барьеры, накладывающиеся друг на друга, особенно для китайских научных команд, делают Claude Science чем-то недоступным.
Хорошие новости: появился открытый аналог
С учетом вышеуказанных ограничений появился открытый проект OpenScience.
Его команда называется Synthetic Sciences, основана в Сан-Франциско в 2025 году и недавно завершила программу YC 2026 Winter Batch.
У основателей амбициозные планы: создать платформу, где ученые смогут напрямую поручать сложные исследовательские задачи «AI-соученым» — от обзора литературы до генерации гипотез, проведения экспериментов и написания статей, обеспечивая полную автономную работу ИИ.
У них есть внутреннее ключевое суждение:
Научные базовые модели должны обладать настоящим «научным вкусом», который невозможно развить просто за счет увеличения параметров; необходимо двигаться двумя ногами — продуктом и моделью: с помощью продукта собирать качественные данные о научных процессах, а затем использовать эти данные для обучения моделей с хорошим вкусом.
OpenScience — это первый продукт, реализованный по этому направлению.
Хотя миссия OpenScience такая же, как и у Claude Science, между ними есть фундаментальное различие:
Независимый от модели (model-agnostic).
Словами Synthetic Sciences:
Научный ИИ должен быть открытым; им не должна владеть одна компания, тем более не она должна решать, кто имеет право на его использование.
На этой платформе вы можете напрямую подключить Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, GLM и другие —只要 у вас есть API Key.
Даже можно запускать локальные модели, развернув их с помощью Ollama — ни один байт данных не покидает ваш компьютер.
Ваш ключ остается на локальном устройстве, запросы направляются напрямую провайдеру модели, без прохождения через какие-либо промежуточные серверы.
Кроме того, OpenScience поддерживает разделение моделей по запросу.
В одной и той же рабочей области вы можете на этом шаге использовать Claude, а на следующем — переключиться на DeepSeek, не меняя никаких настроек.
На функциональном уровне OpenScience даже более радикален, чем Claude Science—
Включает более 250 исследовательских наборов навыков — более чем в 4 раза больше, чем у Claude Science, охватывая направления, такие как ML, вычислительная биология и хемоинформатика, причем все они доступны для чтения, редактирования и расширения.
Установка также проста: одна команда в терминале:
Готово к использованию сразу — рабочая область автоматически открывается в браузере. При первом запуске выберите источник модели, введите API-ключ и начните работу.
Также можно установить глобально:
Если вам неудобно управлять ключами, команда также предоставляет платформу Atlas —
Пополнение кошелька напрямую использует несколько передовых моделей, не требуя настройки ключей по отдельности, а также предоставляет постоянную исследовательскую карту и облачные вычислительные ресурсы.
Однако этот Atlas не обязателен — вы можете запустить OpenScience со своим ключом и полностью использовать его бесплатно, без каких-либо ограничений.
Еще одна вещь
Интересно, что, прокрутив вниз до конца страницы OpenScience на GitHub, вы увидите специально добавленное заявление:
OpenScience — это независимый проект. Он не связан с Anthropic, не одобряется и не спонсируется Anthropic. «Claude» является товарным знаком Anthropic, PBC, используемым здесь исключительно для описания совместимости.
Мы — независимый проект и не имеем никакого отношения к Anthropic. Упоминание «Claude» относится исключительно к совместимости, не придумывайте ничего лишнего.
Видимо, впечатление от «рака», оставленное в то время, осталось слишком глубоким для всего открытого сообщества.
OpenClaw несколько раз менял название ранее, а OpenScience на этот раз сразу закрепила заявление об отказе от ответственности в первой версии README.
Ничего другого — сначала выживи, потом говори о заменителях (doge).
Открытый адрес:
https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20
Ссылка для справки:
[1]https://x.com/SynScience/status/2073829478393086311?s=20
[2]https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20
[3]https://www.openscience.sh/
[4]https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench
Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Quantum Bit», автор: И Шуй